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저자정보
Jin-Se Lee (Korea Maritime & Ocean University) Seong-Beom Jeong (Korea Maritime & Ocean University) Yeong-Jae Shin3 (Korea Maritime & Ocean University) Dong-Hoan Seo (Korea Maritime & Ocean University)
저널정보
한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제47권 제6호
발행연도
2023.12
수록면
405 - 410 (6page)
DOI
10.5916/jamet.2023.47.6.405

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Image captioning, which aims to understand the context of an image, generates natural language using object feature vectors. This results in verbose sentences because they usually contain modifiers and objects. However, unlike human descriptions, the information needed in natural environments must be simplified. Therefore, we propose a target-centered context-detection model that uses dual R-CNN to generate short sentences about subject-centered attributes to describe the behavior of the target. The proposed model consists of target context detection (TCD), which detects subjects and actions, and activity image caption, which generates sentences centered on actions. The proposed TCD uses two RCNN heads to estimate objects and their properties. In this process, we added targetdescription region expansion to filter out unnecessary objects and encompass surrounding information. Afterward, the proposed activity image caption combines the feature vector and attributes of each target to generate a short description of the target-attribute pair. The proposed model can effectively convey information using brief rather than long sentences.
#Dense image captioning #Faster R-CNN #Target-description region expansion

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Proposed Technique
4. Experiment and Result
5. Conclusion
References

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